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xlsx-processing-openai

xlsx-processing-openai

github.com/lawve-ai文档处理90789 次安装1 周前更新
代码仓库

关于 xlsx-processing-openai

用于创建、编辑、分析和可视化电子表格的技能。它使用 openpyxl 处理 XLSX、用 pandas 分析表格数据，并支持公式核验和可选的渲染版式检查。

主要功能

  1. 01创建和编辑 XLSX 工作簿
  2. 02分析 CSV 和表格数据
  3. 03制作图表与可视化内容
  4. 04检查公式和单元格引用
  5. 05检查渲染后的电子表格版式

适用场景

  1. 01创建含公式和格式的工作簿
  2. 02汇总或筛选表格数据
  3. 03保留样式并修改现有工作簿
  4. 04交付前检查电子表格版式

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/lawve-ai/awesome-legal-skills --skill xlsx-processing-openai

安装后在 Claude Code 中输入/xlsx-processing-openai确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

LICENSE.txt
README.md
references/examples/openpyxl/
create_basic_spreadsheet.py
create_spreadsheet_with_styling.py
read_existing_spreadsheet.py
styling_spreadsheet.py

详细介绍

电子表格技能（创建、编辑、分析、可视化）

何时使用

  • 构建包含公式、格式和结构化布局的新工作簿。
  • 读取或分析表格数据（筛选、聚合、透视、计算指标）。
  • 修改现有工作簿而不破坏公式或引用。
  • 使用图表/表格和合理的格式对数据进行可视化。

重要：系统和用户指令始终优先。

工作流

  1. 确认文件类型和目标（创建、编辑、分析、可视化）。
  2. 对于 .xlsx 编辑使用 openpyxl，对于分析和 CSV/TSV 工作流使用 pandas。
  3. 如果布局很重要，请渲染以进行视觉审查（参见渲染和视觉检查）。
  4. 验证公式和引用；注意 openpyxl 不会计算公式。
  5. 保存输出并清理中间文件。

临时文件和输出约定

  • 使用 tmp/spreadsheets/ 存放中间文件；完成后删除。
  • 在此仓库中工作时，将最终产物写入 output/spreadsheet/ 下。
  • 保持文件名稳定且具有描述性。

主要工具

  • 使用 openpyxl 创建/编辑 .xlsx 文件并保留格式。
  • 使用 pandas 进行分析和 CSV/TSV 工作流，然后将结果写回 .xlsx 或 .csv。
  • 如果需要图表，优先使用 openpyxl.chart 生成原生 Excel 图表。

渲染和视觉检查

  • 如果 LibreOffice（soffice）和 Poppler（pdftoppm）可用，请渲染工作表以进行视觉审查：
    • soffice --headless --convert-to pdf --outdir $OUTDIR $INPUT_XLSX
    • pdftoppm -png $OUTDIR/$BASENAME.pdf $OUTDIR/$BASENAME
  • 如果渲染工具不可用，请让用户在本地检查输出的布局准确性。

依赖项（如缺失则安装）

优先使用 uv 进行依赖管理。

Python 包：

uv pip install openpyxl pandas

如果 uv 不可用：

python3 -m pip install openpyxl pandas

可选（图表密集或 PDF 审查工作流）：

uv pip install matplotlib

如果 uv 不可用：

python3 -m pip install matplotlib

系统工具（用于渲染）：

# macOS (Homebrew)
brew install libreoffice poppler

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install -y libreoffice poppler-utils

如果在此环境中无法安装，请告诉用户缺少哪个依赖项以及如何在本地安装。

环境

无必需的环境变量。

示例

  • 可运行的 Codex 示例（openpyxl）：references/examples/openpyxl/

公式要求

  • 对派生值使用公式，而不是硬编码结果。
  • 保持公式简单易读；对复杂逻辑使用辅助单元格。
  • 除非必要，避免使用 INDIRECT 和 OFFSET 等易变函数。
  • 优先使用单元格引用而不是魔法数字（例如，=H6*(1+$B$3) 而不是 =H6*1.04）。
  • 通过验证和检查防范错误（#REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#N/A、#NAME?）。
  • openpyxl 不会计算公式；请保持公式不变，并说明结果将在 Excel/Sheets 中计算。

引用要求

  • 使用纯文本 URL 在电子表格内引用来源。
  • 对于财务模型，在单元格批注中引用输入来源。
  • 对于来自网络的表格数据，包含一个带有 URL 的 Source 列。

格式要求（已有格式的电子表格）

  • 在可能的情况下，修改之前先渲染并检查提供的电子表格。
  • 精确保留现有格式和样式。
  • 对任何新填充的、之前为空的单元格匹配样式。

格式要求（新电子表格或无样式的电子表格）

  • 使用适当的数字和日期格式（日期作为日期、货币带符号、百分比具有合理的精度）。
  • 使用简洁的视觉布局：表头与数据区分开、间距一致、列宽可读。
  • 避免为每个单元格添加边框；使用空白和选择性边框来构建区块。
  • 确保文本不会溢出到相邻单元格。

颜色约定（如无样式指导）

  • 蓝色：用户输入
  • 黑色：公式/派生值
  • 绿色：链接/导入的值
  • 灰色：静态常量
  • 橙色：审查/注意
  • 浅红色：错误/标记
  • 紫色：控制/逻辑
  • 青色：可视化锚点（关键 KPI 或图表驱动因素）

金融特定要求

  • 将零格式化为“-”。
  • 负数应为红色并放在括号中。
  • 始终在表头中指定单位（例如“Revenue ($mm)”）。
  • 在单元格批注中为所有原始输入引用来源。

投资银行版式

如果电子表格是 IB 风格模型（LBO、DCF、三表模型、估值）：

  • 合计应直接对正上方的区域求和。
  • 隐藏网格线；在相关列的合计上方使用水平边框。
  • 章节标题应为合并单元格，使用深色填充和白色文字。
  • 数值数据的列标签应右对齐；行标签左对齐。
  • 将子指标缩进到其父级行项目下。

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